论文部分内容阅读
目的： 高校重点学科的科研绩效评价是高校重点学科科研管理的核心内容，单纯注重投入或产出规模，而忽视实际投入产出效率和技术水平的评价指标体系，已不再符合现代社会可持续发展的需要。近年来，随着人们认识的深入，对高校重点学科科研绩效评价研究已逐步展开，但对于评价理论和评价方法的研究仍处于探索阶段，分学科的高校重点学科科研绩效评价指标体系还没有形成。因此，针对高校重点学科的特点，设计一套具有较强的科学性和可操作性的专门针对高校重点学科科研绩效的评价指标体系，同时采用合理、公平、有效的评价方法评价各高校重点学科的科研绩效已成为加强和改进对高校重点学科管理的关键环节。 本研究选用数据包络分析法、TOPSIS法和灰色关联分析法对某医学高校的29个省级重点学科的绩效进行评价，综合评价29个重点学科的科研绩效水平，并分别按照评价结果由大到小对29个重点学科进行排序，为科学有效的配置医学重点学科资源提供科学的依据。 资料与方法： 本研究主要收集了某医学高校29个省级高校重点学科2010年至2012年的科研投入、科研产出相关的数据。数据资料主要来源于某医学高校发展规划与学科建设处提供的学科绩效考核统计表及其辅助材料。 本研究采用的主要方法包括文献法、数据包络分析法、TOPSIS法、灰色关联度分析法等。 文献法:本研究在查阅了大量文献的基础上，确定某医学高校重点学科科研绩效评价指标。 数据包络分析法:运用数据包络分析法计算重点学科的科研绩效，并计算得出非DEA有效单元的投入冗余量和产出不足量。 最后，运用TOPSIS法、灰色关联度分析法评价某医学高校29个省级高校重点学科科研绩效，并运用SPSS软件对三种评价结果做相关性分析。 结果： 本研究通过查阅相关文献，并结合某医学高校重点学科的实际情况，选取了某医学高校重点学科科研绩效评价指标，包含重点学科总人数、教授和副教授人数、科研总经费数，3个投入指标，被中文核心期刊收录论文数、发表SCI论文数、专著数、成果获奖数、培养研究生人数，共5个产出指标。 本研究分别采用数据包络分析法、TOPSIS法、灰色关联度分析法，综合评价了某医学高校29个省级高校重点学科科研绩效，并对三种不同方法的评价结果进行了相关性分析，具体结果如下: 采用数据包络分析法的计算结果，其中DEA有效单元18个，分别为:U1，U2, U3, U4, U6, U5, U7, U9, U12, U13, U16, U17, U18, U19, U20, U22,U26，U27，非DEA有效单元为:U8，U10，U11，U14，U15，U21，U23，U24，U25，，U28, U29; 采用TOPSIS法的计算，对29个重点学科进行排序，排序结果为:U12，U9，U19, U6, U26, U4, U1, U18, U16, U3, U2, U27, U7, U20, U17, U22, U13,U5, U29, U23, U10, U11, U8, U24, U28, U25, U15, U21, U14; 采用灰色关联度分析法的计算，对29个重点学科进行排序，排序结果为:U26, U6, U27, U19, U20, U9, U12, U2, U1, U7, U18, U3, U16, U17, U5, U4,U22, U25, U21, U15, U10, U13, U29, U23, U28, U14, U11, U8, U24; 为了比较三种方法计算结果的相关性，本研究应用SPSS16.0软件计算了三种评价结果的Pearson相关系数。从计算结果上来看，三种方法的评价结果间具有显著的相关关系，三种方法评价结果的趋势基本相同。TOPSIS法与灰色关联分析法评价结果之间的相关系数r=0.797(p=0.000)，表明这两种方法的评价结果之间具有显著的相关关系;TOPSIS法与DEA方法的评价结果之间的相关系数为r=0.583(p=0.007);灰色关联分析法的评价结果与DEA法的评价结果之间的相关系数为r=0.536(p=0.003)。 结论： 1.本研究选取了与以往研究不同的，涵盖了与重点学科规模、技术和效率相关的多个评价指标; 2.本研究采用三种不同的评价方法，综合评价某医学高校省级重点学科的科研绩效水平，并对排序结果做相关性分析，三种方法的评价结果间具有显著的正相关关系，三种方法的评价结果趋势基本相同。 3.根据数据包络分析法的评价结果，计算得出了非DEA有效的重点学科的科研投入冗余量和科研产出不足量。